Características de Observe.AI

Análisis de llamadas (4)

Grabación de llamadas: Graba llamadas de ventas y facilita la reproducción
Aprendizaje automático: Utiliza tecnología de aprendizaje automático para analizar las llamadas de ventas grabadas
Análisis de llamadas: Analiza o facilita el análisis de llamadas de ventas grabadas y almacenadas para obtener información
Calificación de plomo: Aprovecha el análisis para calificar y calificar llamadas en tiempo real

Puntuación del cliente: Aprovecha la tecnología para calificar o "leer" grabaciones para determinar el impacto de las llamadas de ventas
Voz a texto: Transcribe llamadas de ventas de voz a texto
Análisis de Sentimientos: Utiliza inteligencia artificial para analizar el tono emocional y las interacciones en una conversación

Personalización: Proporciona respuestas personalizadas al interlocador basadas en la segmentación o respuestas pasadas.
Ruta a los humanos: Tiene herramientas (por ejemplo, paneles e informes) para comprender mejor las conversaciones que han tenido los asistentes virtuales inteligentes.
Comprensión del lenguaje natural (NLU): Puede tener una conversación natural, similar a la humana, con un interlocador.

Resumen de texto: Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.
Generación de texto: Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.
Resumen de texto: Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.
Generación de texto: Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.
Resumen de texto: Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.
Resumen de texto: Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Seguimiento de ventas: Permite a los usuarios automatizar respuestas a consultas de clientes en diferentes canales.
Automatización de la interacción con el cliente: Permite a los usuarios automatizar respuestas a consultas de clientes en diferentes canales.
Generación de clientes potenciales: Permite a los usuarios automatizar el proceso de generación y calificación de oportunidades de venta.
Procesamiento de documentos: Permite a los usuarios automatizar el manejo, procesamiento y gestión de documentos.
Colección de retroalimentación: Proporciona a los usuarios la capacidad de automatizar la recopilación y análisis de comentarios de clientes, empleados u otras partes interesadas.

Toma de decisiones independiente: Permite que el agente de inteligencia artificial aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.
Respuestas adaptativas: Permite que el agente de inteligencia artificial aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.
Ejecución de tarea: Proporciona al agente de IA la capacidad de ejecutar tareas sin necesidad de una entrada constante del usuario.
Resolución de problemas: Permite que el agente de IA identifique y resuelva problemas sin intervención del usuario.

Automatización de la Interacción con el Cliente: Permite a los usuarios automatizar respuestas a consultas de clientes a través de varios canales.
Recopilación de comentarios: Proporciona a los usuarios la capacidad de automatizar la recopilación y el análisis de comentarios de clientes, empleados u otras partes interesadas.
Procesamiento de documentos: Permite a los usuarios automatizar el manejo, procesamiento y gestión de documentos.

Toma de decisiones independiente: Permite que el agente de IA aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.
Respuestas adaptativas: Permite que el agente de IA aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.
Ejecución de tareas: Proporciona al agente de IA la capacidad de ejecutar tareas sin requerir una entrada constante del usuario.
Resolución de problemas: Permite que el agente de IA identifique y resuelva problemas sin intervención del usuario.

Resolución Automática de Tickets: Permite que el agente de IA resuelva de manera autónoma las consultas de los clientes sin intervención humana.
Generación de respuestas contextuales: Permite que el agente de IA proporcione respuestas precisas basadas en el contexto de las consultas de los clientes.
Análisis de Sentimientos: Permite que el agente de IA analice el sentimiento del cliente y ajuste las respuestas en consecuencia.
Utilización de la base de conocimientos: Permite al agente de IA recuperar información de una base de conocimientos para ayudar con la resolución de consultas.
Soporte multilingüe: Proporciona a los usuarios la capacidad de interactuar con el agente de IA en varios idiomas para soporte global.

Alcance proactivo al cliente: Permite al agente de IA iniciar interacciones, como recordatorios o seguimientos, con los clientes.
Recopilación de comentarios: Proporciona a los usuarios la capacidad de automatizar la recopilación y el análisis de comentarios de los clientes después de las interacciones.
Manejo de Escalaciones: Permite que el agente de IA identifique cuándo los problemas requieren intervención humana y los escale adecuadamente.
Optimización del flujo de trabajo: Permite al agente de IA agilizar las tareas repetitivas de servicio al cliente, mejorando la eficiencia y los tiempos de respuesta.

Ejecución Autónoma de Tareas: Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante
Planificación en múltiples pasos: Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos
Integración entre sistemas: Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos
Aprendizaje Adaptativo: Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia
Interacción en Lenguaje Natural: Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas
Asistencia proactiva: Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin necesidad de que se lo pidan.
Toma de decisiones: Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Análisis de Interacción en Vivo: Analiza el 100% de las conversaciones de IA en vivo en tiempo real para monitorear fallos inmediatos.
Validación del Comportamiento de la IA: Rastrea la precisión de la IA, el reconocimiento de intenciones, la seguridad y las alucinaciones contra las reglas definidas.
Simulación de conversación de IA: Utiliza interacciones de usuario simuladas para encontrar casos límite del modelo y probar el rendimiento bajo estrés.

Seguimiento de intenciones: Asegúrate de que el modelo entienda la naturaleza de la solicitud e investigación del cliente para que pueda responder con la mayor precisión posible.
Análisis Automatizado de Causas Raíz: Diagnostica la fuente de los fallos, distinguiendo entre errores del modelo y problemas técnicos.
Análisis del Rendimiento de la IA: Informe sobre KPIs específicos de IA, temas de conversación y resultados empresariales como la tasa de contención.